中国劳动密集型制造业的就业状况docWord格式文档下载.docx

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　　制造业作为开放程度最高的行业，由于其与国民经济各行业的高度关联性和高贸易量，在促进经济增长和就业方面发挥着核心作用。

正如帕克（H.Pack）所说，即使制造业只占一个国家总就业人数的10%，这也意味着该部门已经吸收了现代部门相当多的工作岗位。

中国就是这种情况。

从近年来的情况来看，制造业就业基本保持在0.8亿的规模，占全国就业总量的11%，占第二产业就业总量的50%，占第二、三产业就业总量的22%~23%。

鉴于制造业对充分发挥其比较优势的重要性，分析该行业的劳动密集型产业和影响就业的因素具有重要的现实意义。

　　中国比较优势产业的贸易和就业现状

　　1.劳动密集型产业的定义

　　根据联合国标准国际贸易分类（SITC），劳动/资源密集型产品包括皮革-纺织品-服装-鞋类、玩具和运动设备、木材和纸制品、非金属矿物产品。

根据这一规定，中国统计年鉴“海关进出口分类金额”统计项目中的劳动密集型产品包括:

皮革、木材及木制品、木浆纸、纺织品、鞋帽、石材及玻璃、珍珠宝石等7种产品。

相应地，在《中国统计年鉴》的制造业类别中，劳动密集型产业大致包括纺织业、服装、鞋帽制造业、皮革和毛皮制造业、木材加工业、家具制造业、造纸工业、体育用品制造业、非金属矿产制造业等8个行业。

　　然而，从中国工业增长的实际情况及其在吸收劳动力方面的作用来看，这一劳动密集型产业的分类标准有些狭窄。

郭在综合分析国内产业技术密集度、生产率增长率、就业吸纳功能和可持续发展等多项指标后，将特种设备、普通机械、机电设备行业列为“以就业增长为重要目标的新兴主导产业”。

根据郭的分类和国际贸易标准分类，本研究将有利于充分发挥我国劳动力比较优势的产业分为传统劳动密集型产业和高关联劳动密集型产业（表1）。

传统劳动密集型产业分为两类（1类、2），高相关劳动密集型产业进一步分为两类（3类、4）。

以下数据分析基于这四个类别。

　　2.统计数据注释

　　在分析贸易与就业的关系时，鉴于中国统计体系本身的局限性，如何整合和对应不同口径的贸易与就业数据是笔者首先要解决的问题。

因此，以下解释对于相关的统计数据是必要的。

（1）劳动密集型产业贸易数据口径的相应问题。

　　根据表1劳动密集型产业的分类，在《中国统计年鉴》和《中国海关统计年鉴》中，与第一类产业（皮革和毛皮制造业、木材加工业和其他六个产业）大致对应的“海关进出口商品”类别包括皮革、木材和木制品、木浆和纸张、石材和玻璃、珍珠宝石、其他类别等七个类别；

与第二类行业（金属制品行业）大致对应的“海关进出口商品”类别是贱金属及其产品。

与第三类产业（纺织业、服装、鞋帽制造业）大致对应的“海关进出口商品”类别是纺织原料和产品、鞋帽产品等。

与第四类产业（特种设备制造业、普通机械制造业、电动机械及设备制造业）大致对应的“海关进出口商品”类别为机械及机械产品。

（2）就业数据。

　　《中国统计年鉴》和《中国工业和经济统计年鉴》中的制造业就业数据是1997年前的“独立核算工业企业”，1998年后的“国有及以上非国有工业企业”。

这两个时期的就业标准并不完全可比。

然而，这两个时期的内部就业数据是完全可比的。

　　《中国统计年鉴》XXXX卷第五章“行业从业人数（年末数）”中的制造业就业数据是全行业数据，其口径比“工业企业独立核算”的口径要宽。

但是，由于“独立核算工业企业”和“国有及以上非国有工业企业”在制造业统计中具有代表性，因此可以假设劳动密集型产业在全行业数据中的就业比重与“独立核算工业企业”和“国有及以上非国有工业企业”口径下劳动密集型产业的就业比重趋势基本一致。

从下面的分析可以看出，这一假设有利于分析出口与就业之间的关系。

　　（3）劳动密集型产业的贸易数据和就业数据之间的对应关系。

　　由于劳动密集型产业的就业比重在“独立核算工业企业”或“国有及以上非国有工业企业”标准和全行业标准下假设具有基本一致的趋势，因此可以认为，“独立核算工业企业”和“国有及以上非国有工业企业”标准下劳动密集型产业的贸易变动与就业变动的关系反映了全行业标准下劳动密集型产业的贸易变动与就业变动的关系。

　　3.劳动密集型产业的贸易地位

（1）出口量和出口结构。

　　中国劳动密集型产品出口值的分类数据显示（表2），从1993年起——XXXX，传统劳动密集型产业和劳动密集型产业的产品出口都呈现出显著的增长趋势。

与1993年相比，XXXX第一类、第二类、第三类和第四类产业的年出口值分别增长了3.02倍、8.37倍、2.21倍和16.82倍，其中第四类产业（机械设备等。

）的出口增幅最大。

　　虽然四类工业产品的出口继续增长，但出口结构也显示出一些有趣的现象。

首先，从四类工业产品的出口值占出口总值的比重来看，1993年XXXX的出口值仍保持在82%~86%，说明比较优势产业在中国产品出口中仍然发挥着重要作用。

其次，从四大产业出口占出口总值的比重来看，工业（皮革、毛皮等）出口的比重。

）和第二产业（金属制品）呈现缓慢下降趋势，而第三产业（纺织）和第四产业（机械设备等）的出口比重下降。

）行业变化剧烈。

具体来说，XXXX第三类产业（纺织业）的出口比重从1993年的43.10%下降到19.39%，12年间下降23.71个百分点，年均下降1.98个百分点。

第四类产业（机械设备等）产品出口比例。

）从1993年的18.52%上升到XXXX的44.83%,年均增长2.46个百分点。

1997年以后，第四类产业产品的出口比例（机械设备等。

）增长更快，年均增长率为3.04%。

　　上述四大产业产品出口比重的变化表明，传统劳动密集型产业和纺织服装产业的出口地位正在逐渐弱化，而作为“以就业增长为重要目标的新兴主导产业”的机械装备产业的出口地位正在提升。

由于机械设备产业具有较高的劳动生产率和产品附加值，中国四大产业出口比重的相对变化符合技术进步的趋势。

（2）进出口贸易综合情况。

　　事实上，随着四类工业产品出口值的增加，各类产品的进口值也在增加，但进出口之间的差别很大。

这一点可以参考图1来解释。

　　图1反映了1993年以来四种劳动密集型工业产品——XXXX——的进出口差异。

图中曲线显示工业（皮革、毛皮等）的出口值。

）略高于进口值，而第三类产业（纺织业）的出口与进口保持了较大的顺差，而且这种顺差有逐渐扩大的趋势。

第二类产业（金属产品）和第四类产业（机械和设备等）的贸易逆差。

）出现在大多数年份。

其中，第四类行业（机械设备等）的赤字。

）多年后在XXXX变成了盈余。

尽管其在出口结构中的比重继续下降，但第三类产业（纺织业）的持续顺差表明，工业增长仍对经济增长有重要贡献。

第四类产业（机械设备等）出口比重快速增长。

）和贸易逆差的逐步减少显示出它们作为新兴主导产业的活力。

　　4.劳动密集型产业的就业

　　根据以上对相关统计数据的描述，笔者整合了《中国统计年鉴》中四类劳动密集型产业的就业数据，相关数据见表3。

（1）就业人数和趋势。

　　从就业规模来看，从1994年到1997年，这四个行业的就业人数呈现出明显和持续的下降趋势，这一趋势从1998年起继续保持——XXXX。

在XXXX和XXXX，虽然前三个行业的就业规模呈上升趋势，但增幅不大。

在过去两年中，第四类行业的就业率仍然下降。

XXXX和XXXX四个行业就业规模“突增”的数据明显包含较重的政策成分，不能真实反映行业的就业吸纳能力。

（2）就业结构。

　　从就业结构来看，1998年XXXX第一类、第二类产业的就业比重呈小幅上升趋势，年均增长率分别为0.8%和0.4%。

三类行业就业比重呈现轻微波动趋势，波动幅度为0.5%。

第四类产业的就业比重从1998年开始呈现相对明显的下降趋势——XXXX，年均下降1.3%。

　　劳动密集型产业出口对就业的拉动效应分析

　　在利用年鉴数据估计出口对就业的拉动效应时，假设“规模以上国有和非国有工业企业”统计范围内劳动密集型产业的就业变动程度与整个产业劳动密集型产业的就业变动程度大体一致。

鉴于“规模以上国有和非国有工业企业”在整个行业中的代表性，这一假设是合理的。

根据上述假设，出口的就业弹性（即劳动密集型产业的就业变动与相应的出口变动之比）在此用于分析出口的驱动效应:

出口的就业弹性e=，其中，分别代表就业数量的变化和出口数量的变化。

　　利用表2中的出口量指数和表3中的就业数据，对1993年XXXX各劳动密集型产业的就业弹性进行了估算，如表4所示。

　　上述分析已经解释了近年来中国劳动密集型产品出口呈现出持续大幅增长的趋势。

然而，在出口高速增长的同时，四类劳动密集型产业的出口就业弹性呈现出不容乐观的态势。

（1）第一类和第三类产业的出口就业弹性。

　　根据表4，第一类产业和第三类产业的出口就业弹性表现出一定的相似性。

具体来说，在XXXX之前，第一类产业（皮革、毛皮等）的出口就业弹性。

）和第三类工业（纺织工业）在大多数年份都是负数，即就业下降而出口增加。

继XXXX之后，这两个行业的出口就业弹性转为正，即出口的增加导致了就业的增加。

尽管如此，出口就业弹性的下降趋势依然明显。

因此，这两个行业的出口增长对就业增长的长期影响值得怀疑。

（2）第二类产业的出口就业弹性。

　　仅从弹性值来看，二类产业（金属产品）表现略好于一类、三类产业。

除了几年之外，这些行业在1994年的出口弹性——XXXX大部分是积极的。

然而，由于弹性值低、波动大，该行业出口对就业的拉动作用仍不尽人意。

近年来，第二类产业出口弹性低、波动大的原因可归结为就业增长缓慢和增长幅度波动。

具体而言，XXXX第二类产业出口的就业弹性分别为0.04、0.31、-0.05和0.16，具有显著的下降趋势。

　　（3）第四类产业的出口就业弹性。

　　第四类行业（机械设备等）的就业弹性。

）出口仅在XXXX之后显示出两个略大的正值，XXXX和XXXX的就业增长伴随着强劲的出口增长，分别为9%和8%。

然而，正弹性的出现相对较晚，就业增长率相对较低，这意味着，作为“以就业增长为重要目标的新兴主导产业”，机械装备制造业在促进就业方面还有很长的路要走。

　　对上述四类产业出口的就业弹性分析揭示了中国经济增长过程中出现的事实，即基于比较优势的出口产业正面临就业增长缓慢甚至就业减少的困境。

基于比较优势的劳动密集型产业——不仅是传统的劳动密集型产业——而且是“以就业增长为重要目标的新兴主导产业”，其出口增长似乎无力反映吸收劳动力的能力。

　　四、技术进步对劳动密集型产业就业的影响

　　为了观察四类劳动密集型产业的内部技术进步，作者引入了劳动生产率增加值数据。

实际增加值劳动生产率的估算方法是:

　　利用这个公式，1993年以来XXXX四个劳动密集型产业的实际劳动生产率的估计数据如图2所示。

　　从图中可以看出，1995年以后，第一类产业（皮革、毛皮等）的实际劳动生产率。

）、二类工业（金属产品）、三类工业（纺织工业）和四类工业（机械设备等））呈持续上升趋势，特别是自1997年以来，四条趋势线的上升速度有所加快。

鉴于1997年以来XXXX四个行业实际劳动生产率的线性增长趋势，根据方程log（r）=c+a.t（r为实际劳动生产率，t1997=0，...tXXXX的年平均增长率估计分别为14.9%、15.9%、13.3%、19.2%。

　　如果我们将这四类产业的实际劳动生产率增长率与出口的就业弹性进行比较，就会给人一种直观的印象，即中国劳动密集型产业出口的低就业弹性是在工业技术不断进步的背景下出现的。

因此，劳动密集型产业的技术进步可能会对出口的低就业弹性产生一定影响。

为了验证这一点，作者打算对1999年XXXX劳动密集型产业出口的就业弹性与实际劳动生产率的变化之间的关系进行定量分析，以考察技术进步对出口的就业弹性的影响在各种劳动密集型产业之间是否一致。

由于第一类行业（皮革、毛皮等）的就业比例较大。

）、三类工业（纺织工业）和四类工业（机械设备等）。

），以下数据分析是在这三个行业的相关数据中进行的。

　　如果R代表实际劳动生产率，代表实际劳动生产率的变化，E代表出口的就业弹性，那么出口的就业弹性和第一类、第三类、第四类行业的实际劳动生产率的变化的复合数据模型可以表示如下:

　　这是一个固定效应计量经济模型，其中ci是相应截面组数据的截距，α是对应于每个截面组实际劳动生产率变化的系数。

为了分析技术进步对出口就业弹性的影响在各种劳动密集型产业之间是否具有一致性，我们假设了该系数。

每个组的表现都是一样的。

利用出口就业弹性e和1999年以来XXXX实际劳动生产率变化的综合数据，实证结果如表5所示。

　　从测量结果来看，由于合成数据代表了在某个时间点上不同元素的行为，这在一定程度上降低了复相关系数的统计值。

R2=0.49在上述测量结果中至少表明变量之间存在适度的相关性。

统计意义重大，自变量系数（r-r（-1））/r（-1）为负，表明技术进步对出口就业弹性的影响在三个行业之间是一致的，即出口就业弹性与行业技术进步之间存在负相关关系、ⅲ、ⅳ。

　　五、结论

　　数据分析揭示了中国劳动密集型产业出口就业弹性较低，进一步认为近年来劳动密集型产业发生的技术进步有抑制出口就业弹性增加的趋势。

近年来，中国劳动密集型产业出口就业弹性低，与长期实施劳动比较优势战略有关。

从这一方面来看，作者倾向于帕克关于出口与就业关系的观点:

即，尽管基于比较优势的出口导向战略可以在短期和中期内促进产出（就业）的快速增长，但从长期来看，该战略本身不能发挥类似的作用。

　　对于本文的讨论，可能的疑点体现在以下几个方面:

首先，本文的数据来自官方统计年鉴。

使用年鉴数据进行分析的一个缺点是其统计口径和覆盖面差异很大。

根据斯尔迈（A.斯尔迈）、伯尔曼·

英和任若宁的观察，从1985年到1995年，乡级及以上独立核算工业企业的就业覆盖面从58%到68%不等。

根据第一次经济普查的最新数据，XXXX规模以上工业企业的雇员覆盖面为71.2%，这基本反映了自1998年调整统计标准以来规模以上工业企业的就业覆盖面。

因此，总体而言，本文的弹性分析具有代表性。

第二，劳动密集型行业的贸易数据和就业数据之间的对应关系。

作为一个重要的假设，由于作者倾向于肯定官方就业统计的代表性——即现有统计数据的变化趋势基本上反映了整个行业就业的变化趋势，所以本文中出口量趋势的变化与行业就业趋势的变化之间的“对应原则”在很大程度上可以得到坚持，基于这一原则的数据分析是有意义的。